بالنسبة للنصف الثاني من عام 2026، انظر إلى طبقة البيانات. هذا هو الجزء من حزمة البرامج الذي يقع فوق التخزين وتحت التطبيقات، حيث يتم تنظيف البيانات وتنسيقها وتنظيمها بحيث يمكن استخدامها بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهو المكان الذي يعتقد فيه المحلل الأول هيث تيري، رئيس أبحاث استثمار الذكاء الاصطناعي في سيتي جروب، أن الموجة القادمة من الشركات الفائزة ستظهر في سباق الذكاء الاصطناعي. "الشركات الفائزة هي تلك المعرضة للاستهلاك. الذكاء الاصطناعي يدفع نموًا هائلاً في الاستهلاك، خاصةً في طبقة البيانات. سنوفليك، مونغو دي بي، داتادوغ، وحتى شركات مثل إيلاستيك التي تتعرض لنماذج أعمال مدفوعة بالاستهلاك – هذا هو المكان الذي تريد أن تكون فيه،" قال تيري على قناة CNBC في برنامج "Squawk on the Street" يوم الثلاثاء. على مستوى تطبيقات الذكاء الاصطناعي نفسها، النماذج الحدودية مثل أنثروبيك وأوبن إيه آي تتنافس على المواقع قبل العروض العامة المتوقعة، وكلاهما يواجه مجموعة من النماذج مفتوحة المصدر التي تمتلك نفس القدرة الإجمالية تقريبًا بجزء صغير من التكلفة. ولكن جميع هذه النماذج تحتاج إلى الوصول إلى كميات متزايدة من البيانات القابلة للمناورة، وشركات البرمجيات التي يمكنها تلبية هذا الطلب ستكون ترسًا حاسمًا في النظام البيئي. ثقة المستثمرين في هذا الطلب تخلق نظرة أكثر دقة وإيجابية لقطاع البرمجيات ككل بعد انخفاض قيمته الشامل في وقت سابق من هذا العام، والذي يسمى بشكل غير رسمي "سااس-ماجيدون". "نحن نصل إلى مكان أفضل في البرمجيات حيث نعود لاختيار الفائزين والخاسرين،" قال تيري. بعض الشركات تظهر بالفعل علامات على النجاح القادم. ارتفعت أسهم سنوفليك في نهاية مايو بعد الإبلاغ عن نمو في الإيرادات السنوية بنسبة 33٪. يتم تداول الأسهم عند 112 ضعف الأرباح للاثني عشر شهرًا القادمة، وتبلغ قيمة المؤسسة للشركة أكثر من 14 ضعف المبيعات، وفقًا لبيانات FactSet. SNOW YTD mountain سنوفليك منذ بداية العام. قامت داتادوغ بحركة مماثلة في بداية مايو بعد الإبلاغ عن نمو في الإيرادات السنوية بنسبة 25٪. الشركة لديها مضاعف السعر إلى الأرباح المستقبلية 98 ومضاعف قيمة المؤسسة إلى المبيعات حوالي 19. المرحلة الحالية "الوكيلة" لتطوير الذكاء الاصطناعي – والتي تعني العديد من القطع الصغيرة من البرمجيات، أو "الوكلاء"، تعمل معًا – ساهمت في تصميم أنظمة الرقائق على مستوى الأجهزة التي تؤكد على التنسيق بين وحدات المعالجة المختلفة. المصطلح لهذا هو التنسيق. للتنسيق نظير على مستوى التطبيق – عملية تسمى توجيه النماذج التي تنسق بين نماذج المستخدم النهائي المختلفة لمهام مختلفة. هيث تيري من سيتي جروب يرى أيضًا هذا كقطاع يتم فيه خلق القيمة. "السبب في أن طبقة التوجيه مهمة هو أنه، كشركة، تحسين أي نموذج هو الأكثر كفاءة لعبء العمل المحدد الذي لديك سيكون جزءًا مهمًا من كيفية تبني الشركات وتنفيذها للذكاء الاصطناعي،" قال. موجهو النماذج مثل Not Diamond و Martian و OpenRouter هم شركات خاصة تركز على تحقيق توفير في التكاليف لعملاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي عن طريق تقسيم المهام بين النماذج. أصبحت التكلفة مصدر قلق متزايد خلال بناء الذكاء الاصطناعي حيث تتراجع بعض الشركات عن استخدامها لقوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، والتي تُقاس عادةً بوحدات تسمى الرموز.

شاهد النسخة الأصلية

قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.

أعجبني
إعجاب
تعليق
إعادة النشر
مشاركة

تعليق

إضافة تعليق

لا توجد تعليقات

المواضيع الرائجة
عرض المزيد
#
GateCompletesDividendDistribution
3.61M درجة الشعبية
#
IsraelStrikesIranBTCPlunges
66.94K درجة الشعبية
#
PredictWorldCupShare20000U
119.04K درجة الشعبية
#
SolanaEcosystemANSEMSurges
22.04M درجة الشعبية
#
StrategyBuybackSurges12%
8.36M درجة الشعبية

مُثبت

خريطة الموقع

أين تريد الاستثمار في التكنولوجيا للنصف الثاني، وفقًا لأحد كبار المحللين

المواضيع الرائجة

GateCompletesDividendDistribution

IsraelStrikesIranBTCPlunges

PredictWorldCupShare20000U

SolanaEcosystemANSEMSurges

StrategyBuybackSurges12%

مُثبت